状态监测已存在多年，如今，随着物联网 (IoT) 的发展，它也有了新发展。物联网的发展及其不断扩大的支持持续监测工厂所有资产的生态系统影响了状态监测实践，促进了预测性维护操作的演进。如今，传感器正在被打造成满足这一物联网生态系统要求的设备。全新的传感器开发受到物联网趋势的影响，这些趋势如小型化、数字化、传感器融合、低功耗和无线技术，同时，传感器必须采用适应严苛环境的封装形式。因此，如今的传感器正趋向于通过收集数据，通过机器学习或人工智能促进智能决策，来实现持续状态监测。加速度、压力、位置、速度、流体特性、温度和湿度传感器在工业状态监测应用中都起着至关重要的作用。这些工业传感器通过预测机器故障、提高生产效率、降低维护成本以及提高工人安全性来帮助缩短停机时间。
工业状态监测传感器历来被用于重型机械，如风车、工业泵、压缩机和暖通空调系统。但是，随着物联网的变化和自动化实践的增强，需要将状态监测传感器添加到更小型的系统，如机床主轴、传送带、分拣台和机床上，这些系统需要更好的预测性维护。就客户体验和盈利而言，在这些工业应用中，缩短停机时间是一个重要考量。因此，实施状态监测和预防性维护做法的价值可带来很多好处，但如果没有准确可靠的传感器，则这些好处无法实现。借助适当的传感器测量所需的数据，可以在任何工业应用内完成状态监测，并可以进行预测性维护，以确认操作可以根据需要保持正常运行。
